數位行銷中的機器學習:客戶行為的預測分析

透過預測分析來了解客戶行為,發現機器學習在數位行銷中的力量。

速度是現代科技的貨幣,從側面來說,也是商業的貨幣。您對客戶行為變化的反應越快,您就越能更好地利用機會。

 

隨著機器學習演算法等現代科技工具變得更加複雜,企業也獲得了更好的方式與客戶互動和觀察客戶行為。

 

透過機器學習進行預測分析是品牌利用任何數位行銷活動數據的最重要方式之一。從客戶收集的有關其消費模式、購物行為和整體偏好的數據越多,企業就越能為客戶創造更個人化的體驗。

 

讓我們研究一下客戶行為以及機器學習如何改善您的數位行銷策略

 

客戶行為如何影響您的業務?

 

客戶行為以各種可能的方式影響您的業務。任何組織都應該將不斷更新受眾的移動方式和與世界的互動作為自己的業務。客戶可以透過以下方式改變整個業務軌跡:

 

  • 個人喜好。所有客戶都有偏好—個人品味和購買模式會嚴重影響他們花錢的內容和方式。了解受眾想要什麼以及他們如何決定自己想要什麼對於企業開發個人化產品至關重要。
  • 口碑相傳。不管你怎麼想,口碑是客戶行為的一個當前且具有極其影響力的面向。儘管行銷已主要轉移到數位空間,但口碑行銷(即來自朋友和家人或影響力)是客戶選擇的堅實驅動力。對您的業務感到滿意的客戶更有可能與其他人分享,而不滿意的客戶同樣會希望與他們的圈子分享。
  • 市場變化。在社群媒體的現代時代,微趨勢瞬息萬變。客戶行為可以極大地影響市場變化和趨勢,並對您的業務產生重大影響。
  • 價格敏感性。價格是顧客在購買產品或服務時考慮的另一個重要因素。了解您的客戶是否對價格敏感對於制定適當的定價策略至關重要。

 

利用數位行銷影響客戶

 

每5 個擁有智慧型手機的人中就有 1 個每天使用手機的時間超過 4.5 小時。而一般人只需要3小時多一點!這為客戶接觸最新趨勢以及您的企業影響客戶行為提供了充足的機會。

 

您的企業可以透過多種方式利用數位行銷技術來透過螢幕吸引受眾的注意。其中最重要的一些是:

 

社群媒體行銷

 

全球約61%的人口擁有某種形式的社群媒體。根據您的目標市場,該百分比可能會更高,例如如果您的目標是 Z 世代或千禧世代。

 

事實上,透過 Instagram、Facebook 和 TikTok 等應用程式進行社群媒體行銷是企業消除網路噪音的最受歡迎方式之一。在抖音上,每天都有商家“爆款”,看似偶然。

 

人們每天都會花幾個小時在手機上,而這些時間就是您推出產品的機會。您可以透過傳統廣告來行銷您的產品,例如在影片中間或社群媒體貼文之間播放的廣告,但也可以考慮其他途徑。

 

在TikTok上,直播賣貨的概念正在慢慢起飛。在某些國家/地區,企業(無論規模大小)會在促銷或活動期間現場示範其產品。

 

此外,如今大多數企業都有自己的社群媒體頁面,供客戶關注並了解品牌的最新動態。

 

內容行銷

 

內容行銷是使用內容吸引和留住目標受眾的總稱。內容行銷的成功取決於品牌信任和在客戶群中建立的信譽。

 

內容行銷可以有多種形式,包括:

 

  1. 部落格文章;
  2. podcast;
  3. 案例研究;
  4. 電子書;
  5. 資訊圖表;
  6. 影片;
  7. 文章;

 

還有更多。企業可以在其社群媒體或網站上發佈內容,以與受眾互動並吸引受眾。

 

影響者行銷

 

網紅行銷是 2020 年代最引人注目的特色因素之一。大型影響者每年可以賺取數百萬美元,並且可以使任何產品迅速走紅。即使是小影響者(通常稱為微影響者)也擁有強大的追隨者基礎,可以真正影響您的業務指標。

 

因此,這也是影響客戶並讓他們購買您的 伊拉克電話號碼數據 產品的最佳方式之一。畢竟,您更願意聽誰的聲音——隨機的在線廣告還是真人對產品價值的保證?

 

故事很暢銷,影響者行銷是為您的產品或服務添加敘述的好方法。

 

搜尋引擎優化

 

搜尋引擎優化或 SEO 是優化網站以提高搜尋引擎平台(最常見的是 Google)上的可見性的過程。透過 SEO 進行數位行銷可以如下所示:

電話號碼數據

  • 生成內容時專注於相關關鍵字;
  • 改善網站的使用者體驗;
  • 為您的利基市場創建高品質的內容;

還有更多! 

 

搜尋引擎優化的底線是確保當潛在客戶在 透過這種方式他們可以被 您的領域尋找資源時,您的網站是他們首先點擊的網站之一。

 

電子郵件行銷

 

不管你怎麼想,電子郵件行銷並沒有消亡。儘管關注社群媒體更為傳統,但電子郵件行銷仍有許多優點。

 

您可以使用電子郵件行銷和有針對性的電子郵件活動 中國資料庫 來直接與您的客戶群互動。電子郵件行銷是促進促銷和業務更新的絕佳方式,特別是如果您擁有強大的訂閱者基礎。

 

機器學習和預測分析

 

機器學習是人工智慧的一個領域,涉及系統接收大量資訊並從中「學習」。事實上,機器學習正如其名,就是機器學習的過程。

 

例如,取得包含數千封標記為垃圾郵件或非垃圾郵件的電子郵件的大型資料集。機器學習演算法的工作原理是比較垃圾郵件與合法郵件的外觀。

 

然後,該模型將從資料集中提取模式,並使用該資訊來預測傳入的電子郵件是否為垃圾郵件。因此,當一封電子郵件進入系統時,如果它是垃圾郵件,它會被自動過濾掉。

 

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